Curso online gratuito Mineração de dados

Sobre o curso online gratuito

Tomar decisões com base em dados deixou de ser diferencial e virou necessidade. Neste curso online gratuito de Mineração de Dados, você aprende a transformar bases desorganizadas em informações úteis, identificando padrões, tendências e sinais que ajudam a entender comportamentos e apoiar estratégias em negócios, produtos e processos.

Ao longo das aulas, você constrói a base do raciocínio usado em Ciência de Dados: começa pela visão geral da mineração de dados e pelo processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (KDD), entendendo por que a etapa de mineração é central, mas depende diretamente da qualidade do que vem antes. Em seguida, foca no que mais impacta resultados no mundo real: preparação, limpeza, redução e transformação de dados. Você aprende a lidar com dados brutos, remover inconsistências, tratar valores ausentes e ajustar estruturas para facilitar análises e modelos.

Depois, avança para a análise descritiva, criando interpretações sólidas e visualizações que permitem enxergar o que está acontecendo em um conjunto de dados antes de qualquer tentativa de previsão. Com exercícios práticos em Python, você desenvolve a leitura crítica de métricas e gráficos e passa a sustentar conclusões com evidências, reduzindo achismos e aumentando a confiabilidade das análises.

Na etapa de modelagem, o curso aborda classificação e estimação, destacando quando usar cada abordagem. Você explora métodos supervisionados e algoritmos clássicos, compreendendo como eles operam e quais cuidados tomar na escolha de técnicas e na avaliação de resultados. Em paralelo, aprende agrupamento (clusterização), entendendo a diferença em relação à classificação e como segmentar dados para descobrir grupos semelhantes e perfis escondidos.

Você também entra no universo das regras de associação, útil para encontrar combinações frequentes e relações de coocorrência em bases transacionais, e aprende a aplicar algoritmos como Apriori com a separação adequada de requisitos de suporte e confiança. Por fim, estuda detecção de anomalias, reconhecendo o que caracteriza um comportamento fora do padrão e como métodos estatísticos e algorítmicos podem ser aplicados para identificar fraudes, erros ou eventos raros.

Com uma abordagem prática e progressiva, este curso ajuda você a construir repertório técnico para iniciar ou fortalecer sua atuação em Inteligência Artificial e Ciência de Dados, com exercícios que consolidam o aprendizado e preparam para desafios do dia a dia.